---
format: "aidr-story-markdown/v1"
id: "1e545fc2002f235e2beaf9998d6465fe373a031d72968fff0e1d90be3e58054e"
canonical_url: "https://aidr.today/1e545fc2?lang=vi"
title: "Google Gemma Inference đạt 108.000 token/giây nhờ Gemini 4 Argon"
lang: "vi"
requested_lang: "vi"
available_langs: ["en","vi"]
translation_fallback: null
fallback_fields: []
published_at: "2026-10-26T17:38:14.000Z"
category: "Infra"
topics: ["google","inference"]
source_urls: ["https://marketbrief.now/ai/google-gemma-inference-hits-108000-tokens-per-second-via-gemini-4-argon-0be801df","https://huggingnews.com/ai/google-gemma-inference-hits-108000-tokens-per-second-via-gemini-4-argon-0be801df"]
summary: "Tối ưu hóa mới nhất của Google cho mô hình gemma-4-E2B-it đã cải thiện hiệu suất xử lý 2,85x trên GPU A100 của Nvidia. Nhờ khung vLLM và Gemini 4 Argon, tốc độ thông lượng của mô hình tăng từ khoảng 37.900 lên hơn 108.000 token mỗi giây. Tốc độ tăng được thực hiện qua 8 pull request trong vài ngày. Bản cập nhật duy trì độ đồng nhất token 100% mà không giảm chất lượng."
---

# Google Gemma Inference đạt 108\.000 token/giây nhờ Gemini 4 Argon

> [Open the canonical story](<https://aidr.today/1e545fc2?lang=vi>)

**Published:** 2026-10-26T17:38:14.000Z
**Category:** Infra
**Topics:** google, inference

## Summary

Tối ưu hóa mới nhất của Google cho mô hình gemma\-4\-E2B\-it đã cải thiện hiệu suất xử lý 2,85x trên GPU A100 của Nvidia\. Nhờ khung vLLM và Gemini 4 Argon, tốc độ thông lượng của mô hình tăng từ khoảng 37\.900 lên hơn 108\.000 token mỗi giây\. Tốc độ tăng được thực hiện qua 8 pull request trong vài ngày\. Bản cập nhật duy trì độ đồng nhất token 100% mà không giảm chất lượng\.

## Sources

- [Story source](<https://marketbrief.now/ai/google-gemma-inference-hits-108000-tokens-per-second-via-gemini-4-argon-0be801df>)
- [Story source](<https://huggingnews.com/ai/google-gemma-inference-hits-108000-tokens-per-second-via-gemini-4-argon-0be801df>)